import torch
from torch.utils.data import Dataset
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
import pickle, pandas as pd
import os

# 初始化IEMOCAPDataset类，train参数默认为True
class IEMOCAPDataset(Dataset):
    def __init__(self, train=True):
        # 从pkl文件中加载IEMOCAP数据集
        self.videoIDs, self.videoSpeakers, self.videoLabels, self.videoText,\
        self.roberta2, self.roberta3, self.roberta4, \
        self.videoAudio, self.videoVisual, self.videoSentence, self.trainVid,\
        self.testVid = pickle.load(open(f'E:/Multimodal_code/HTMM-ERC/data/iemocap_multimodal_features.pkl', 'rb'), encoding='latin1')
        # 如果train参数为True，则使用训练集，否则使用测试集
        self.keys = [x for x in (self.trainVid if train else self.testVid)]

        self.len = len(self.keys)

    # 定义__getitem__函数，根据索引获取视频数据
    def __getitem__(self, index):
        # 根据索引获取视频id
        vid = self.keys[index]
        # 返回视频文本、视频视觉、视频音频、视频 speaker、视频标签、视频 id
        return torch.FloatTensor(self.videoText[vid]),\
               torch.FloatTensor(self.videoVisual[vid]),\
               torch.FloatTensor(self.videoAudio[vid]),\
               torch.FloatTensor([[1,0] if x=='M' else [0,1] for x in\
                                  self.videoSpeakers[vid]]),\
               torch.FloatTensor([1]*len(self.videoLabels[vid])),\
               torch.LongTensor(self.videoLabels[vid]),\
               vid

    # 定义__len__函数，获取数据集长度
    def __len__(self):
        return self.len

    # 定义collate_fn函数，将数据集中的数据拼接成 batch
    def collate_fn(self, data):
        # 将数据转换成 DataFrame
        dat = pd.DataFrame(data)
        # 根据索引拼接数据，并返回拼接后的数据
        return [pad_sequence(dat[i]) if i<4 else pad_sequence(dat[i], True) if i<6 else dat[i].tolist() for i in dat]


